Nguyễn Thị Xuân Hòa
Đại học Bách Khoa Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam
Nguyễn Phương Anh
Đại học Bách Khoa Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam
Ngày nhận: 27/05/2025; Ngày hoàn thành biên tập: 14/10/2025; Ngày duyệt đăng: 04/02/2026
DOI: https://doi.org/10.38203/jiem.vi.052025.1299
Tóm tắt: Nghiên cứu đánh giá tình hình phát triển kinh tế số của khu vực Đông Nam Á và Việt Nam, từ đó xây dựng mô hình dự báo tổng giá trị giao dịch hàng hóa và dịch vụ cho bốn ngành chính: thương mại điện tử, du lịch trực tuyến, vận tải và giao nhận thức ăn, truyền thông trực tuyến. Dữ liệu từ báo cáo e-Conomy SEA của Google, Temasek và Bain & Company được phân tích bằng phương pháp mô tả kết hợp với các mô hình dự báo chuỗi thời gian gồm ARIMA, hồi quy tuyến tính, hồi quy đa thức và liên tiến lũy thừa. Kết quả cho thấy thương mại điện tử là lĩnh vực dẫn đầu về tăng trưởng tổng giá trị giao dịch hàng hóa và dịch vụ, trong khi du lịch trực tuyến được dự báo phục hồi chậm hơn kỳ vọng. Mô hình hồi quy đa thức cho kết quả chính xác nhất đối với các ngành có xu hướng tăng trưởng phi tuyến, còn ARIMA phù hợp với các ngành có biến động mạnh như du lịch và vận tải công nghệ. Từ đó, bài viết đề xuất định hướng chiến lược cho doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách nhằm tận dụng hiệu quả cơ hội từ nền kinh tế số, đồng thời nâng cao năng lực cạnh tranh của Việt Nam.
Từ khóa: Kinh tế số, Đông Nam Á, Việt Nam, Tổng giá trị giao dịch hàng hóa và dịch vụ (GMV), Mô hình dự báo
SOUTHEAST ASIA’S DIGITAL ECONOMY: FORECASTING GROWTH TRENDS IN THE GROSS VALUE OF GOODS AND SERVICES IN VIETNAM’S DIGITAL SECTORS
Abstract: This study aims to assess the development of the digital economy in Southeast Asia and Vietnam, and to construct forecasting models for the gross merchandise value (GMV) across four key sectors: e-commerce, online travel, transportation and food delivery, and online media. Data from the e-Conomy SEA reports published by Google, Temasek, and Bain & Company were analyzed using descriptive statistics in combination with time series forecasting models, including ARIMA, linear regression, polynomial regression, and exponential smoothing. The results indicate that e-commerce is the leading sector in GMV growth, while online travel is projected to recover more slowly than anticipated. Polynomial regression demonstrates the highest accuracy for sectors exhibiting nonlinear growth trends, whereas ARIMA is more suitable for industries with high volatility, such as online travel and tech-enabled transportation. Based on these findings, the study proposes strategic directions for businesses and policymakers to effectively capitalize on opportunities presented by the digital economy and to enhance Vietnam’s competitiveness within the regional context.
Keywords: Digital Economy, Southeast Asia, Vietnam; Gross Merchandise Value (GMV), Forecasting Models